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提出一种基于神经网络模型的鲁棒PI型广义预测控制(GPC)方法.该方法首先对非线性系统进行辨识,然后在辨识与控制中将模型输出值与测量输出值进行综合,代替量测输出应用于辨识器与控制器中,并且在控制器中采用PI型目标函数.将本方法用于非线性系统控制,可以降低辨识器与控制器对未建模的敏感性,具有很强的鲁棒性能.